한국어는 단어들 사이에 공백이 없는 미분절어이기 때문에, 한국어를 분석하기 위해서는 단어의 경계를 식별하는 분절이 선행되어야 한다. 분절은 쉽지 않은 과정이고 잘못된 분절은 구문분석, 의미 분석 단계에서 심각한 오류를 유발하기 때문에 형태소 분석의 중요한 작업중의 하나가 되어왔다. 기존의 한국어 분석 시스템들은 분절의 어려움으로 인하여 입력 문자열의 끝까지 읽은 후, 우에서 좌로 분석하는 two-pass 전략이나 단어들 사이에 공백을 삽입하여 처리하는 방법을 사용하였다. 또한 이 시스템들은 형태소 분석이 완결된 후, 파서에게 결과를 전달하는 순차적인 전략을 사용하였다. 본 논문은 영어의 분석과 같이 형태소 분석 동안에 파싱을 할 수 있는 one-pass 전략을 사용하여 한국어를 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 이를 위해 형태소 분석 방법으로써 확장된 최장일치법을 제시하며, 위 방법에서 생성되는 문제점인 다중-범주 구를 처리하기 위하여 다중-경로 LR 파싱을 제시한다.
일반적으로 정보를 전달함에 있어 정보의 유출은 큰 문제이다. 정보를 전달하는 방법이 발달하고 보편화됨에 따라 오늘날에 와서는 개인정보 유출과 관련된 문제가 지속적으로 대두되었다. 개인정보의 보호가 더욱 중요하게 생각되는 현 상황을 고려하여 스크래치(Scratch)의 기본 연산기능을 이용한 한글과 특수문자, 영어 암호화(Encryption) 및 복호화(Decryption)를 가능하게 하고, 정수 형태의 2개의 개인키와 간단한 알고리즘을 통해 암호문을 생성하는 어플리케이션을 통해 암호화와 복호화에 대한 개념을 학습하고, 더욱 나아가 개인정보 보호에 대한 중요성을 상기할 수 있도록 하였다.
한국어의 띄어쓰기 현상은 단어별로 정형화된 띄어쓰기를 하는 영어나 띄어쓰기가 발달하지 않은 중국어, 일본어와는 다르게 독특한 형태로 발전되어 왔다. 기존에는 부분적인 띄어쓰기 오류를 바로잡아주는 형태의 연구가 많이 진행되었지만 이제는 문자인식이나 음성인식 등의 연구와 결합하여 띄어쓰기가 완전히 무시된 문장의 띄어쓰기를 자동으로 처리하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 한국어의 띄어쓰기 현상과 띄어쓰기 복원 방법에 대한 기존의 연구에 대해서 살펴보고 기존의 방법으로는 저리하기 힘들었던 형태를 음절단위 결합범주문법으로 설명한다.
A modified speech recogniser have been proposed for automatic capitalisation generation to improve the readability of English speech recognition output. In this modified speech recogniser, every word in its vocabulary is duplicated: once in a de-caplitalised form and again in the capitalised forms. In addition its language model is re-trained on mixed case texts. In order to evaluate the performance of the proposed system, experiments of automatic capitalisation generation were performed for 3 hours of Broadcast News(BN) test data using the modified HTK BN transcription system. The proposed system produced an F-measure of 0.7317 for automatic capitalisation generation with an SER of 48.55, a precision of 0.7736 and a recall of 0.6942.
디지털 비디오 영상을 효과적으로 색인하고 검색하기 위해서 비디오의 내용을 함축적으로 표현하고 있는 비디오 자막을 추출하여 인식하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 압축되지 않은 비디오 영화 영상에 인위적으로 삽입한 한글 및 영어 자막을 대상으로 자막 영역을 추출하고, 추출된 자막 이미지를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 특징은 동일한 내용의 자막을 갖는 프레임들의 위치를 자동으로 찾아서 동일 자막 프레임들을 다중 결합하여 배경에 포함되어 있는 잡영의 일부 또는 전부를 우선 제거한다. 또한, 이 결과 이미지에 해상도 중대, 히스토그램 평활화, 획 기반 이진화, 스무딩의 이미지 향상 방법을 단계적으로 적용하여 인식 가능한 수준의 이미지로 향상시킨다. 제안한 방법을 비디오 영상에 적용하여 동일한 내용의 자막 그룹 단위로 자막 이미지를 추출하는 것이 가능해졌으며, 잡영이 제거되고 복잡한 자소의 획이 보존된 자막 이미지를 추출할 수 있었다. 동일한 내용의 자막 프레임의 시작 및 글위치를 파악하는 것은 비디오 영상의 색인과 검색에 유용하게 활용될 수 있다. 한글 및 영어 비디오 영화 자막에 제안한 방법을 적용하여 향상된 문자 인식 결과를 얻었다.
단어 구름은 문자 텍스트 상의 복수개의 단어들을 대상으로 그 단어들의 출현 빈도에 비례하는 글자의 크기나 글자의 색깔로 중요도를 나타내는 텍스트 시각화 방법이다. 이 그림은 텍스트 상의 핵심단어를 재빨리 인지하고 단어들의 상대적 출현빈도수에 맞추어 배열하는 데 유용하다. 동적 그래픽스를 이용하여 텍스트 장들의 변화에 따른 핵심단어와 단어출현빈도의 패턴의 변하는 모습을 살필 수 있다. 행들이 텍스트 상의 장들이고 열들이 텍스트에 출현하는 단어들의 출현빈도수 순위들인 단어출현빈도행렬을 정의할 수 있고 이 행렬을 이용하여 단어출현빈도행렬그림을 그릴 수 있다. 동적 그래픽스를 이용하여 출현빈도수 순위의 변화에 따른 단어출현빈도행렬의 패턴의 변하는 모습을 살필 수 있다. 우리는 단어 구름과 동적 그래픽스 기법을 사용하여 영어성경 텍스트 시각화를 수행할 수 있다.
국내에서 제작되는 데이터베이스의 품질 개선에 도움을 주고자 교육학 분야에서 널리 알려진 ERIC 데이터베이스에 대한 품질의 평가작업을 수행하였다. 선정된 데이터베이스는 웹상에서 검색이 가능한 ASKERIC 이었으며, 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 현행성의 4가지 평가기준을 가지고 평가가 진행되었다. 정확성의 측정은 미국과 영국식 단어의 차이를 가진 글자를 가지고 수행되었는데 미국식 영어로 색인된 문헌의 검색결과가 영국식 영어로 된 문헌의 검색결과보다 훨씬 많은 것을 발견하였다. 틀리기 쉬운 10개의 단어를 가지고 철자에러를 체크해 보았을 때 상당한 양의 철자에러가 발견되었다. 일관성의 측정을 위해 색인어의 일관성을 조사하였는데 시소러스가 동의어 통제를 완전히 감당하지 못하는 것으로 드러났고 대소문자의 구별은 이루어지지 않는 것으로 나타났다. 완전성을 검증하기 위해 접근필드를 조사하였는데 ASKERIC은 상당히 다양한 접근 필드를 가지고 있었으나 매뉴얼에 나타난 접근필드와 검색창에 나타난 접근필드는 달랐으며. 검색창에 나타난 추가적인 필드를 가지고 검색하였을 때는 에러가 나타났다. 매뉴얼에서는 데이터의 갱신작업이 매월 이루어진다고 명시하였지만 현행성을 위해 실제로 검색해 보았을 때 데이터의 갱신주기는 매우 느린 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고 일반적으로 ERIC 데이터베이스의 품질은 대체로 양호한 것으로 나타났는데 이는 시스템의 자동 에러수정을 위한 부단한 노력과 이용자 피드백을 시스템의 품질 향상에 적극 반영하는 정책덕분인 것으로 보인다.
TTS(Text-To-Speech) 시스템은 텍스트 문장을 자연스러운 음성으로 출력하는 시스템이다. 자연스러운 음성을 출력하기 위해서 언어에 대한 전문적 지식을 비롯하여 많은 시간과 노력이 요구된다. 또한 영어의 음운 변환은 음소에 따라 형태소에 따라 의미에 따라 다양한 변환을 가진다. 이를 일괄적으로 처리하기란 매우 힘든 일이다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 모음과 자음의 변화의 규칙을 적용한 시스템을 구현한다. 이 시스템은 문장의 분석을 통해 분류하고 음소 규칙 데이터를 통해 자연스러운 음성을 출력하게 되는 이전 과정을 통해 특수문자나 숫자 등을 정규화하여 처리한다. 이렇게 처리된 문자 데이터를 운율규칙을 통해 최종 출력한다. 그 결과, 40개의 음소 규칙 데이터를 통해 보다. 정확한 음성을 출력할 수 있었으며, 시스템의 효율성도 높였다. 본 논문에서 제시한 시스템은 각종 통신장비와 자동화기기에 적용하여 다양한 분야에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과정으로, 기초 순환신경망 과목 커리큘럼을 설계하는데 필수적으로 요구되는 순환신경망 SW 실습 사례를 개발하였다. 개발된 SW 실습 사례는 순환신경망의 동작원리를 이해시키는 데 초점을 두고, 시각화된 전체 동작 과정을 확인할 수 있도록 스프레드시트를 사용하였다. 개발된 순환신경망 실습 사례는 지도학습 방식의 텍스트완성 훈련데이터 생성, 입력층, 은닉층, 상태층(컨텍스트 노드) 그리고 출력층을 차례대로 구현하고, 텍스트 데이터에 대해 순환신경망의 성능을 테스트하는 것으로 구성되었다. 본 논문에서 개발한 순환신경망 실습사례는 다양한 문자 수를 갖는 단어를 자동 완성한다. 제안한 순환신경망 실습사례를 활용하여, 한글 또는 영어 단어를 구성하는 최대 문자 수를 다양하게 확장하여 자동 완성하는 인공지능 SW 실습 사례를 만들 수 있다. 따라서, 본 순환신경망 기초 실습 사례의 활용도가 높다고 할 수 있다.
이 연구의 목적은 안구운동 추적 기법을 통해 우리글을 읽을 때 중심와(fovea)의 주변에서 형태소 정보가 추출되는지를 알아보고자 한다. 다수 영어권 연구에서는 경계선 기법(Rayner, 1975)을 사용하여 중심와주변(parafovea)에서 형태소 정보가 추출되지 않는다고 보고하였다(Pollatsek, & Rayner, 2001; Rayner, Balota, & Pollatsek, 1986 등). 그러나 우리글인 한글은 영어와 같이 음소문자체계이면서 또한 모아쓰기를 하기를 때문에 한 자가 형태소가 될 수 있다. 또한 불규칙용언은 형태가 변하기 때문에 영어권의 결과와 다르게 글을 읽을 때 중심와주변에서 형태소 정보를 추출할 수도 있다. 실험은 경계선 기법으로 불규칙용언을 써서 미리 보기 네 조건-동일조건(예: 구워), 형태소 조건(예: 굽다), 시각유사조건(예: 굼다), 무관조건(예: 죨어)-으로 제시했다. 실험 결과는 단일고정시간에서 형태소조건은 동일조건보다는 반응시간이 길었지만 시각유사조건과 무관조건에서는 이득효과가 있었다. 첫고정시간과 주시시간에서 형태소조건이 시간유사조건과 무관조건과 차이가 없었지만 무관조건보다 더 이득효과가 있었다. 이는 우리글 읽기에서는 중심와주변에서 형태소 정보가 추출될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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